深度学习是机器学习的一个重要分支,人工智能、机器学习和深度学习的关系如下图所示：
定义：
人工智能：努力将通常由人类完成的智力任务自动化。 符号主义人工智能、专家系统
机器学习：计算机自我学习执行特定任务，如下图是经典程序设计和机器学习区别
深度学习属于统计学习的范畴
统计机器学习，就是从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，最后又回到数据的分析与预测当中去。
深度学习强调从连续的层中进行学习，主要从三个要素进行分析:
1、输入数据点
2、预期输出的示例
3、衡量算法效果好坏的方法
深度学习的工作原理如图：（图来源Deep Learning With Python（2018））
输入X就每个输入找一个权重，得出结果先经过一个非线性的转换，转换结束得到第一层输出，第一层输出乘以下一层权重，再经过非线性转换，得到输出，如果只有两层，那么我们就得到了预测Y',将预测值与标准答案进行比较，使用损失函数得到损失值，损失值作为反馈信号经过优化器来对权重值进行微调，来降低当前示例对应的损失值（这就是所谓的反向传播算法），直至损失值最小。
（图来源Deep Learning With Python（2018））
